“説明できるAI(XAI)”から“人と共に進化するAI(CAI)”へ【Web配信】

セミナー趣旨

　深層学習によって機械学習の適用範囲と精度が向上したことに伴い、企業の業務へのAI・機械学習の導入が進められていますが、現在主流の深層学習などは説明性が低くて業務では利用しづらいものになっています。
　そこで本セミナーでは、現在注目され、盛んに研究されている次世代のAIである「説明できるAI(XAI)」、さらにその進化型の「共進化AI(CAI)」について、経済産業省NEDO「共進化AI」プロジェクトの採択テーマの１つの研究代表者でもある講師がわかり易く解説するとともに、AIを企業の業務に導入する際のキーポイント・成功のコツ・AI人材育成方法などについても解説します。企業でAIを導入することにご関心がおありの方はぜひ受講して下さい。

習得できる知識

・人工知能(AI)・機械学習の現状と課題
・深層学習(ディープラーニング)の原理と課題
・「説明できるAI(XAI)」と「共進化AI(CAI)」とは？
・業務へのAI導入の秘訣

セミナープログラム

　　1. 人工知能・機械学習の現状と課題
　　　1.1 人工知能における考え方の推移
　　　1.2 機械学習の種類と特徴
　　　1.3 階層型神経回路網の学習方法
　　　1.4 深層学習の原理と問題点
　　　1.5 人工知能の最近の課題

　　2. “説明できるAI(XAI:eXplainable AI)”とその実現方法
　　　2.1 説明できるAI(XAI)とは何か？
　　　2.2 深層回路の見える化手法
　　　2.3 可視化を前提とした深層回路GCM
　　　2.4 深層回路の圧縮・単純化・構造最適化
　　　2.5 転移学習と浸透学習PLM
　　　2.6 非深層回路の説明性・精度向上法

　　3. “共進化AI(CAI:Co-evolutional AI)”とその実現方法
　　　3.1 共進化AI(CAI)とは何か？
　　　3.2 知識工学と知識表現方法
　　　3.3 whatの知識の相互利用
　　　3.4 howの知識の相互利用
　　　3.5 事例ベース学習(IBL)から説明ベース学習(EBL)へ
　　　3.6 日本独自のAIとは何か？

　　4. ＡＩの企業の業務への導入方法
　　　4.1 AI導入時に注意すべきこと
　　　4.2 AI人材の育成方法について
　　　4.3 AI導入を成功させるコツ
　　　4.4 AIコンサルについて

　　5. まとめ

セミナー講師

長尾智晴　氏　
　横浜国立大学　大学院環境情報研究院　教授　工学博士
　YNU人工知能研究拠点長・(株)マシンインテリジェンスCTO
　経産省NEDO「人と共に進化する次世代人工知能に関する技術開発事業」採択課題研究代表者

【主経歴】
　東京工業大学大学院総合理工学研究科出身
　東京工業大学工学部助教授を経て
　2001年より現職
【所属学会】
　情報処理学会，人工知能学会，進化計算学会，IEEEなど

セミナー受講料

お1人様受講の場合　50,600円[税込]／1名
1口でお申込の場合　62,700円[税込]／1口（3名まで受講可能）

受講申込ページで2～3名を同時に申し込んだ場合、自動的に1口申し込みと致します。

受講について

• 本セミナーの受講にあたっての推奨環境は「Zoom」に依存しますので、ご自分の環境が対応しているか、お申込み前にZoomのテストミーティング（http://zoom.us/test）にアクセスできることをご確認下さい。
• インターネット経由でのライブ中継ため、回線状態などにより、画像や音声が乱れる場合があります。講義の中断、さらには、再接続後の再開もありますが、予めご了承ください。
• 受講中の録音・撮影等は固くお断りいたします。